L’intelligenza artificiale si prefigura come l’argomento di punta del panorama tecnologico, proiettandosi a rimanere al centro dei dibattiti anche nei prossimi anni. Le recenti previsioni di McKinsey delineano uno scenario straordinario: grazie all’ampia implementazione dell’AI generativa, il settore dei servizi finanziari potrebbe assistere a un incremento del suo valore annuale di oltre 300 miliardi di dollari. Se si considerano tutte le applicazioni, si raggiunge addirittura la cifra di 4,4 trilioni di dollari. L’AI ha ormai permeato ogni settore, dal settore della ristorazione a quello medico, non esiste campo in cui non possa essere applicata. L’idea che praticamente tutti stiano integrando l’AI nei propri business e prodotti è diventata una realtà consolidata. La domanda che sorge spontanea è: come può essere sfruttata nel mondo Fintech?
Sicurezza: rilevamento delle frodi
Fino a poco tempo fa, i sistemi di individuazione delle frodi seguivano una modalità di funzionamento analoga. Ogni nuovo evento, sia esso l’apertura di un conto, l’emissione di una carta o la richiesta di trasferimento di conto, veniva valutato attraverso un insieme di regole che fornivano un punteggio per determinare se fosse un evento fraudolento o meno. Tuttavia, con l’incremento delle minacce (pensiamo a situazioni come gli acquisti effettuati in viaggio, l’acquisto di un nuovo smartphone o i pagamenti per conto di terzi), la complessità di queste regole è aumentata.
L’avvento del Machine learning e del Deep learning (ML/DL), con la loro straordinaria capacità di analizzare grandi volumi di dati, ha rivoluzionato completamente questo settore. Gli attuali modelli di sicurezza non si limitano più alle considerazioni tradizionali, ma integrano una vasta gamma di dati, apparentemente non correlati, consentendo previsioni altrimenti impensabili. Modelli meteorologici, atteggiamenti dei consumatori, rapporti sulle minacce e altro ancora vengono ora incorporati per ottenere previsioni estremamente precise sulla possibilità che una transazione sia fraudolenta.
Assistenza clienti: l’ascesa dei chatbot intelligenti
Avete notato quanto siano diventati efficienti i chatbot? Il merito va all’AI generativa che ha silenziosamente rivoluzionato il settore dell’assistenza clienti. Questi bot, “allenati” attraverso interazioni passate con i clienti, la documentazione aziendale e altro ancora, sono diventati straordinariamente abili nel gestire non solo le interazioni di base, ma anche situazioni complesse. Non si limitano più a proporre la consueta domanda ‘Hai provato a spegnere e riaccendere?’, ma sono in grado di assistere il cliente nella risoluzione dei problemi, fornendo soluzioni affidabili e utili.
La chiave di tutto ciò risiede nella combinazione di diversi elementi principali:
• l’Intelligenza Artificiale Generativa: con la sua capacità di generare testi che sembrano scritti da un essere umano.
• Un corpus di chat esistenti: utilizzato per addestrare il modello di GenAI.
• Fonti esterne: estratte da piattaforme come Reddit e Wikipedia, che forniscono informazioni su problemi simili. Questo è particolarmente utile per il Bootstrapping, soprattutto quando si tratta di nuove funzionalità nell’ambito delle richieste di supporto.
Quando combinati, questi elementi possono produrre risultati sorprendenti, anche se è fondamentale sottolineare la necessità di una supervisione umana in tutto questo processo.
Customer success: massimizzare il valore del cliente
Il Customer success, considerato una prospettiva intrigante per la generazione di ricavi, si configura come un processo fondamentale che incentiva i clienti a sfruttare appieno i prodotti, integrandoli nelle loro attività quotidiane. Il risultato? Un aumento costante e solido delle entrate.
In passato, gestire il Customer success era più un’arte che una scienza. Si accumulavano enormi quantità di dati dagli utenti, tracciando ogni transazione, interazione, clic, e persino il tempo trascorso su ogni pagina. Nonostante, o forse a causa di ciò, si giungeva spesso a una paralisi da analisi, con un eccesso di dati e informazioni che rendevano quasi impossibile individuare i dettagli essenziali.
È qui che l’AI, declinata nelle sue diverse forme – Machine learning, Deep learning e GenAI – dimostra la sua utilità straordinaria. La vasta quantità di dati raccolti si rivela una miniera d’oro per i moderni sistemi di intelligenza artificiale. Questi dati non solo possono essere estratti per identificare modelli e comportamenti dei clienti ma, inoltre, i sistemi possono essere addestrati a ottenere risultati possibili e formulare raccomandazioni basate su di essi. Ad esempio, rispondere a domande cruciali come “Forniscimi un elenco degli utenti con maggiori probabilità di abbandonare il prodotto” o “Quali sono le funzionalità più utilizzate dai nostri clienti più redditizi” diventa non solo prezioso, ma incredibilmente facile grazie all’AI.
Sviluppo del prodotto: l’AI nell’ottimizzazione del ciclo di vita del prodotto
Nel contesto dell’intero ciclo di vita del prodotto, l’impiego di tecnologie avanzate come Machine learning, Deep learning, e Intelligenza Artificiale Generativa si dimostra incredibilmente vantaggioso. Ecco come.
- Analisi dei dati utente: l’analisi dei dati raccolti dal team di prodotto diventa una preziosa fonte di dati di formazione. La maggior parte di questi dati, spesso trascurata, può essere sfruttata per comprendere in modo approfondito il comportamento dei clienti attraverso l’utilizzo di DL e ML. Ciò consente di effettuare previsioni accurate e prendere decisioni affidabili per guidare la direzione del prodotto.
- User stories potenziate dalla GenAI: scrivere user stories coinvolgenti è cruciale, e qui entra in gioco la GenAI. Grazie alle sue capacità, è sempre più chiaro che la GenAI è straordinariamente abile nel generare user stories di qualità. Pur richiedendo una validazione umana, partire da una solida base fornita dalla GenAI consente di risparmiare tempo considerevole nel ciclo di vita del prodotto.
- Documentazione su misura con la GenAI: è possibile utilizzare la GenAI per creare documentazione con la tonalità desiderata, che sia informale, formale o eccessivamente tecnica. Basta adottare l’approccio giusto al prompt-engineering per ottenere risultati personalizzati.
- Sviluppo software potenziato dalla GenAI: nel processo di sviluppo del software, la GenAI offre un ampio ventaglio di strumenti. Si rivela un alleato prezioso per ogni fase del processo di costruzione del prodotto: dalla progettazione dell’architettura del prodotto al supporto efficace nella scrittura del codice, dalla creazione di suite di test all’analisi dei problemi di sicurezza.
Conclusioni
In definitiva, l’integrazione di ML, DL e GenAI nell’ambito dello sviluppo del prodotto non solo incrementa l’efficienza ma apre nuove prospettive di innovazione e ottimizzazione. L’AI non è più solo il futuro, è il presente che sta trasformando il modo in cui sviluppiamo e concepiamo i nostri prodotti.
L’analisi si focalizza sul settore Fintech, ma è cruciale sottolineare che le dinamiche dell’intelligenza artificiale influenzano virtualmente tutte le aziende. Questo fenomeno non è limitato a specifici settori, bensì si estende ad ogni contesto in cui l’azienda raccoglie e gestisce grandi volumi di dati o richiede interazioni significative con la clientela.
Indipendentemente dal settore in cui opera, ogni impresa che abbraccia l’AI, che sia nella forma di Machine learning, Deep learning o AI generativa, si pone in una posizione di vantaggio competitivo. Questa tecnologia non rappresenta più solo il futuro, ma è una realtà tangibile che sta già trasformando radicalmente il modo di condurre il proprio business.
Il futuro è intrinsecamente legato all’adozione di soluzioni avanzate basate sull’AI. Questa prospettiva non solo apre nuove opportunità di crescita, ma diventa anche un fattore determinante per rimanere rilevanti e competitivi nell’ambiente aziendale odierno. In breve, l’AI non è solo un trend: è diventata una componente essenziale del presente e del futuro delle imprese moderne.
